YOLO-V1损失函数 从上期我们知道,YOLO-V1算法最后输出的检测结果为7x7x30的形式,其中30个值分别包括两个候选框的位置和有无包含物体的置信度以及网格中包含20个物体类别的概率。那么YOLO的损失就包括三部分:位置误差,confidence误差,分类误差。 损失函数的设计目标就是让坐标(x,y,w,h),confidence,classification这...
1 YOLO v1 YOLO v1中将图像分为S*S格子,每个格子预测B个boundingbox(对于一个bbox有坐标(x,y), w,h和该bbox的置信度),C个分类得分。 在论文中S=7,C=20,B=2,所以输出的tennsor大小为7*7*30,其中30 = (2*(4+1)+20)。 YOLOV1中网络结构比较简单,主要思想是直接通过CNN得到输出结果。论文中网...
处理流程:输入图片需要缩放到448*448,最后生成一个维度为7*7*30的tensor。 创新点:因为是一阶段的网络,故而运行速度快。 论文的整体框架如下: 对于最后的7*7*30的tensor的意义如下: 将448*448的图片分割成S*S的网格,每个网格都预测2个bounding boxes(如果物体的重心落在bounding box中,那么此bounding box负责...
百度试题 结果1 题目对于YOLO v1算法,网络的输出维度是多少(假设每张图划分为7*7网格,每个网格预测2个边框,识别的物体类别有30个)? A. 7*7*42 B. 7*7*30 C. 7*7*40 D. 7*7*32 相关知识点: 试题来源: 解析 C 反馈 收藏
训练好的YOLO网络,输入一张图片,将输出一个 7*7*30 的张量(tensor)来表示图片中所有网格包含的对象(概率)以及该对象可能的2个位置(bounding box)和可信程度(置信度)。 为了从中提取出最有可能的那些对象和位置,YOLO采用NMS(Non-maximal suppression,非极大值抑制)算法。
输出是一个 7*7*30 的张量(tensor)。 4.1)7*7网格 根据YOLO的设计,输入图像被划分为 7*7 的网格(grid),输出张量中的 7*7 就对应着输入图像的 7*7 网格。或者我们把 7*7*30 的张量看作 7*7=49个30维的向量,也就是输入图像中的每个网格对应输出一个30维的向量。参考上面图5,比如输入图像左上角的...
YOLOv1的网络结构包含多个卷积层和池化层，最终将输入图像转换为7x7x1024的张量。通过两层全连接层，输出包含7x7x30的张量，即预测结果。每个7x7的网格负责预测一定数量的目标，这一设计在后续版本中也得到了沿用。每个网格预测的30个参数包括目标位置、尺寸和类别概率，通过回归的方式实现定位与分类的整合...
所以如果输入的图像大小不是448的话，就需要修改这里的in_dim。③第二个全连接层，in_dim=4096,out_dim=1470，这里的out_dim是由7730得到的，是为了reshape成7x7×30的向量，至于为什么yolov1的输出是一个7×7×30的向量，而不是r-cnn系列的具体的框坐标等信息，后面会解释。
输入图像的尺寸固定位448×448(与全连接层的输出大小有关),经过24个卷积与2个全连接层后,最后输出的特征图为7x7x30。 在3x3的卷积后接1x1卷积,既降低了计算量,也提升了模型的非线性能力。 除最后一层使用线性激活函数外,其余层都使用LeRU激活函数。
根据YOLO的设计,输入图像被划分为 7*7 的网格(grid),输出张量中的 7*7 就对应着输入图像的 7*7 网格。或者我们把 7*7*30 的张量看作 7*7=49个30维的向量,也就是输入图像中的每个网格对应输出一个30维的向量。参考上面图5,比如输入图像左上角的网格对应到输出张量中左上角的向量。